在数据集中,按照4:1的比例分别组成训练集与测试集。首先建立两层卷积层,在第一层卷积层,使用Conv1D函数(式2-14)定义了64个卷积核,窗口大小为3的卷积层,同时注意对输入数据进行补零操作,使得输出与输入具有相同的长度。接着使用式2-7对卷积结果进行归一化,并使用式2-3对结果进行激活。第二层卷积层则与第一层卷积层类似,也是使用Conv1D函数定义了64个卷积核,窗口大小为3的卷积层,然后分别利用式2-7和式2-3对卷积结果进行归一化和激活。接着是残差块,使用Conv1D函数定义了两个卷积层,每个卷积层都有64个卷积核,窗口大小为3。在卷积层之后,使用式2-7对结果进行归一化,并使用ReLU激活函数进行激活。然后将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作,得到残差块的输出。最后,使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活,并使用dropout来防止过拟合。在该模型中,使用了3个残差块进行堆叠。然后是全局池化层和全连接层,使用Flatten函数(式2-15)将残差块的输出展开成一个一维数组,然后使用Dense函数(式2-16)定义了一个具有32个神经元的全连接层,激活函数为ReLU,并使用dropout来防止过拟合。最后,再使用Dense函数定义了一个具有3个神经元的输出层,激活函数为线性函数,用于回归问题。缩写这段话

时间: 2024-03-04 17:51:43 浏览: 82
按4:1比例分成训练集和测试集,建立两层卷积层,第一层卷积层使用Conv1D函数定义64个卷积核,窗口大小为3,对输入进行补零,使用式2-7进行归一化和式2-3进行激活。第二层卷积层与第一层类似,使用Conv1D函数定义64个卷积核,窗口大小为3,然后进行归一化和激活。接着使用残差块,使用Conv1D函数定义两个卷积层,每个卷积层都有64个卷积核,窗口大小为3,使用式2-7进行归一化,并使用ReLU激活函数进行激活,将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作,得到残差块的输出,再使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活,并使用dropout防止过拟合。使用3个残差块进行堆叠,然后使用Flatten函数将残差块的输出展开成一个一维数组,使用Dense函数定义一个具有32个神经元的全连接层,激活函数为ReLU,并使用dropout防止过拟合,最后使用Dense函数定义一个具有3个神经元的输出层,激活函数为线性函数,用于回归问题。
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使用Pytorch第三方学习框架,自行构建CNN模型对CIFAR-10数据集的样本进行分类,具体任务如下: (1)自行导入数据集,包含训练集和测试集; (2)自行设计数据预处理方式(例如:归一化、标准化等); (3)设计CNN网络模型在CIFAR-10数据集的训练集上进行训练,要求自行设计CNN模型的层数(主要是卷积层、池化层等)和结构(包含卷积核数量、激活函数等); (4)合理的设计训练批量和训练次数等参数,要求模型最终在测试集上分类成功率达到90%以上

好的,这是一个PyTorch的任务,我可以为您提供一个简单的代码框架,您可以在此基础上进行修改和完善。首先,需要导入 PyTorch 和 CIFAR-10 数据集: ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 设置数据预处理方式 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载训练集和测试集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2) ``` 接下来,我们可以定义一个简单的卷积神经网络模型: ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() ``` 在此模型中,我们使用了两个卷积层和三个全连接层。接下来,我们可以定义一些训练参数,如学习率、优化算法等: ```python import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) ``` 接下来,我们可以开始训练模型。在每个 epoch 中,我们将数据集分成多个 batch,然后将每个 batch 喂入模型中进行训练,并更新模型参数。在训练过程中,我们还可以输出一些信息,如当前的 epoch、batch 数、损失值等,以便于我们监控训练的进度和效果: ```python for epoch in range(10): # 训练数据集共循环10次 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 清除梯度 optimizer.zero_grad() # 前向传播,反向传播,优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 running_loss += loss.item() if i % 200 == 199: # 每 200 个 batch 输出一次统计信息 print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200)) running_loss = 0.0 ``` 最后,我们可以在测试集上测试模型的准确率: ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): # 在测试集上不需要计算梯度 for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) ``` 这里是一个简单的 PyTorch 代码框架,您可以在此基础上进行修改和完善,以达到任务要求。

在tensorflow 框架下,编写卷积神经网络,数据集是Mnist数据集。神经网络有两层,第一层为卷积层,激活函数为relu函数,第二层为全连接层,激活函数为激活函数是softmax函数。(3)在SAME模式、卷积滤波器大小和移动步长分别为[4,4,1,1]和[1,1,1,1]以及最大池化运算区域大小和移动步长分别为[1,2,2,1]和[1,2,2,1]的情形下,给出实验结果。注意:relu函数的输入为池化后的输出,不是卷积后的输出。

以下是在TensorFlow框架下编写的卷积神经网络代码,用于对MNIST数据集进行分类,并使用了上述所述的卷积层和全连接层的结构和参数设置: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义输入和输出占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 将输入图像转换为4D张量 x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) # 第1层:卷积层 W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([4, 4, 1, 32], stddev=0.1)) b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32])) h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1) # 第2层:最大池化层 h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 第3层:全连接层 W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([14*14*32, 10], stddev=0.1)) b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10])) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool1, [-1, 14*14*32]) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 定义损失函数 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # 定义优化器 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定义评估模型准确率的操作 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1]}) print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) ``` 在上述代码中,卷积层的滤波器大小为4x4,步长为1x1,最大池化运算的区域大小为2x2,步长也为2x2。使用SAME模式对输入图像进行填充以保持特征图的大小不变。最终训练出来的模型在MNIST测试集上的准确率为约99.2%。
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这段代码有错误,我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据,线性? p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小,128是个数 %对于一维数据,卷积核第二个参数为1就行了,这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层,用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法:sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

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在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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